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Projekte im Kooperativen Promotionskolleg

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P2: Network principles for building deep convolutional computing architectures

Tiefe Faltungsnetze (deep convolutional neural networks, DCNN) bilden die Grund-lage für Cognitive Computing Architekturen, die für verschiedene sensorische Er-kennungsaufgaben trainiert und adaptiert werden. Für die Realisierung effizienter, skalierbarer Netzwerkarchitekturen müssen insbesondere zwei Bereiche adressiert werden: die Bestimmung und Auswahl geeigneter Prinzipien beim Entwurf der Struktur der Netzwerke sowie die Spezifikation von Lernmechanismen für das Training geschichteter hierarchischer Merkmaldetektoren und deren Kombination. Hier-für werden Mechanismen zum Reinforcement-Lernen sowie evolutionäre Algorithmen für die nicht-lokale Optimierung von DCNN Architekturen zusammen mit lokalen Lernregeln für Merkmalrepräsentationen untersucht.

In diesem Promotionsprojekt sollen rekurrente DCNN Architekturen untersucht werden, wobei ein besonderes Augenmerk auf der Integration von Information über die Zeit gelegt wird. Als Grundbaustein der DCNN dienen kanonische Verarbeitungseinheiten eines vereinfachten Modells einer kortikalen Kolumne, die mit an-deren Einheiten sowohl lateral als auch hierarchisch rekurrent verkoppelt sind. Re-präsentationen derartiger geschichteter tiefer Netzwerke werden mittels hierarchischer Lernverfahren basierend auf modifizierten Hebb'schen Lernregeln sowie globaler Verstärkungssignale (Neuromodulatoren) generiert. Die Evaluierung resultierender Netzwerkarchitekturen erfolgt anhand geeigneter Benchmark Datensätze, z.B. MNIST, CIFAR oder geeigneter Datensätze zu Objekterkennung.

Betreuer und Zuordnung

Zuordnung:	Universität Ulm
Methoden/Technologien:	Perception
Anwendungen:	Servicerobotik

Kontakt

Bei Fragen zum Kooperativen Promotionskolleg „Cognitive Computing in Socio-Technical Systems“ der Universität Ulm und der Hochschule Ulm wenden Sie sich bitte an die Projektleiter Prof. Dr. Manfred Reichert und Prof. Dr. Christian Schlegel.